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1.10 创建Series数据

Seriese可视化DataFrame表格的列，之前的S都是通过拆解DateFrame表格获取的，如需要，可创建pd.Series()函数。

1.10.1 函数Series的结构

pd.Series(date=none,index=none,dtype=none,name=none,copy=False)

date :提供创建Series的数据，可以是列表，数组，字典，等可迭代的对象；

Index :提供Series数据的索引，允许有重复值，默认为RangeIndex(0,1,2…,n)；

dtypt :提供Series数据的类型，如未指定则自动推断；

name :设置Series数据的名称；

copy :是否复制输入数据。

1.10.2 提供列表并创建Series数组

import pandas as pd

s=pd.Series(data=[ '张三','李四','王五'])

print (s)

返回：

dtype: object

1.10.3 Series指定索引

import pandas as pd

s=pd.Series(data=[ '张三','李四','王五' ],index=[ 'A','B','C' ])

print(s)

返回：

dtype: object

1.10.4 Series指定数据类型

import pandas as pd

s=pd.Series(

data=[ '张三','李四','王五' ],

index=[ 'A','B','C' ],

dtype = 'U8' ,

)

print (s)

返回：

dtype: object

1.10.5 Series指定列名

import pandas as pd

s=pd.Series(

data=[ '张三','李四','王五' ],

index=[ 'A','B','C' ],

dtype = 'U8' ,

name = '姓名'

)

print (s)

返回：

Name: 姓名, dtype: object

1.10.6 Series数组方式写入

import pandas as pd, numpy as np

arr=np.array(range(5))

s=pd.Series(

data=arr,

index=[ 'A','B','C','D','E' ],     #索引个数必需等于数组个数

dtype = 'U8' ,

name = '姓名'

)

print (s)

返回：

Name: 姓名, dtype: object